Libro sobre Business Intelligence usando SSAS

Business Intelligence

Business Intelligence

Business Intelligence es el proceso de convertir datos en información para que los negocios tomen decisiones o los analistas pueden tomar decisiones informadas mejor y más rápidas.

Aunque el término inteligencia de negocios se utiliza más en los días modernos de grandes análisis, el concepto no es nuevo para el mundo. El mismo concepto se conocía anteriormente como Sistemas de información ejecutivos (EIS) y más tarde conocidos como sistemas de apoyo a la decisión (DSS).

La fuente de datos puede ser cualquier cosa que va desde archivos planos a una transacción en línea normalizada (OLTP), mientras que los productos finales son informes que permiten a los usuarios finales derivar información significativa cortando y cortando los hechos.

Los datos en bruto para la solución de BI pueden estar disponibles de fuentes de datos variadas, y puede que no disponible en un formato relacional. Por ejemplo, algunos datos de ubicación podrían estar disponibles desde Excel Hojas de cálculo y algunas medidas de las aplicaciones pueden estar en formato CSV o XML.

El trabajo de la capa ETL es extraer los datos de diversas fuentes de datos y transformarlos en datos estructurados normalizados que se pueden cargar más en un modelo de dimensión (los datos almacén).

Si la fuente de los datos es un sistema OLTP estructurado, la transformación requerida es mínima y es básicamente una operación de extracción y carga. Con la introducción de nuevas herramientas como PowerPivot, Power Query y el modelo tabular SSAS, los datos sin procesar de fuentes de datos se pueden cargar directamente en el cubo sin la necesidad de ETL o incluso capas de almacén de datos.

Almacén de datos (DW)

La capa de data warehouse de la solución BI suele ser una base de datos RDBMS (las cambiado con la introducción de grandes datos y NoSQL), que está diseñado con la dimensión técnicas de modelización (el enfoque de Ralph Kimball o el enfoque de Bill Inmon).

En la capa DW, los datos se clasifican como dimensiones o hechos basados ​​en sus características.  Dimensión da el contexto para rebanar los datos, mientras que los hechos son medidas de interés.

 

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